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亚博:西安交大在基于人工智能的微生物传感器研究领域获进展—新闻—科学网

作者:Art   日期:2019-04-07
亚博:西安交大在基于人工智能的微生物传感器研究领域获进展—新闻—科学网
亚博报导:近年来,亚博人工智能的研讨完成了轿车自动驾驶、有用的语音辨认、准确的图像辨认、高效的网络查找等功能,因其能够经过计算机模型来学习人类考虑、推理及行为的思想办法,已成为计算机科学、金融、航天、生物医学等范畴的研讨热门,但其在工程范畴,尤其是微生物传感器范畴的使用罕见报导。   根据微生物燃料电池体系的微生物传感器是一种具有自我修正和再生才能,且成本低、可长期有效运转的新式生物传感器体系,其阳极生物膜或生物阴极为生物辨认元件,电极为信号传感设备,经过电信号的改变可完成化学物质的检测。因为进水组分及接种物的改变会影响微生物群落多样性及其丰度巨细,而电信号难以反映此类改变。体系运转条件及胞外电子传递速率将底物与微生物群落结构之间的联系复杂化,终究导致不同的进水底物会有类似的电信号输出,降低了传感器检测化学物质的准确性,且电信号不能特异性地表征某一种物质。   针对上述难题,近期西安交通大学能动学院环境科学与工程系王云海教授课题组与美国俄勒冈州立大学Hong Liu教授课题组以及英国纽卡斯尔大学Elizabeth S. Heidrich教授课题组等从思路想象、模型构建、微生物基因及底物数据收集剖析等多方面展开了密切协作攻关研讨,他们初次将根据MFC体系的微生物传感器对有机底物的检测与生物信息学数据联系起来,并经过亚博人工智能猜测底物基质品种,为进步该类型微生物传感器信号的特异性供给改善思路。此外,在已知底物基质的体系中,使用微生物群落结构与底物基质的相关联系,该办法也能够经过辨认体系中微生物群落结构的组成成分及其丰度来判别物质的代谢途径,并能够根究食物链的完好代谢途径。   据项目有关专家介绍,该立异技能将来亦能够使用于环境大数据剖析、环境污染特征剖析、环境污染预警等方面,具有简洁、高效的特色。   该研讨成果最近以论文 根据机器学习和生物信息数据猜测微生物燃料电池的基质 发表于生物传感器范畴顶尖期刊《生物传感器与生物电子器件》(Biosensors Bioelectronics),论文榜首单位为西安交通大学,榜首作者蔡文芳为王云海教授课题组博士生。   该项意图研讨工作受到了美国自然科学基金、我国国家自然科学基金面上及海外学者协作研讨方案项目赞助。   文章相关信息:https://doi.org/10.1016/j.bios.2019.03.021    

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